在RAGFlow 中添加 LLM 模型:在 RAGFlow 的界面中找到模型供应商,选择 Ollama 并添加模型。如果 RAGFlow 部署为 Docker,需要映射 Docker 外面的地址。 通过API 集成: 配置LLM 的 API:在 RAGFlow 的界面中,点击右上角的 logo 进入 Model providers 页面,点击所需的 LLM 并更新其 API 密钥。 选择默认模型:点...
在 v0.15.0 版本中,这些通过消耗 LLM 进行的文档解析和预处理任务,即使发生了异常中断,当继续执行时,过去已经解析完成的结果都可以复用,从而避免浪费。 Infinity改进 Infinity 数据库在 v0.14.0 被引入 RAGFlow 作为备选,在 v0.15.0 中,修复了大量采用 Infinity本身导致的错误,这既有 Infinity 本身的 bug ,也...
官网：https://ragflow.io/ RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。RAGFlow安装脚本 注意事项：确保服务器80端...
该模块是构建高质量知识图谱的核心组件,通过语义理解与图结构分析的结合,显著提升图谱的准确性和一致性。 search.py 提供给内部的直接查询知识图谱的方法,核心概流程如下 ElasticSearchLLMKGSearchUserElasticSearchLLMKGSearchUserretrieval(question, kb_ids)query_rewrite(question)实体类型&关键词并行发起三类检索原始结果结...
RAGFlow 具有如下功能特点：深度文档理解。可控可解释的文本切片。可视化文本处理过程。兼容多种异构数据。自动化边界的 RAG 工作流。支持多种 LLMs 和向量模型。步骤一：获取 API 密钥和域名 1.注册并登录基石智算。2.在顶部导航栏，选择产品与服务 > 大模型服务 > 大模型服务平台。3.进入大模型服务管理页面，...
RAGFlow supports the followingLLMs, and the list is expanding: OpenAI Tongyi-Qianwen ZHIPU-AI Moonshot DeepSeek-V2 Baichuan VolcEngine Whichembedding modelscan be deployed locally? BAAI/bge-large-zh-v1.5 BAAI/bge-base-en-v1.5 BAAI/bge-large-en-v1.5 ...
本文介绍了 RAGFlow 的基础使用方法，从演示效果来看尚可。然而，在实际应用场景中，各类文件格式与结构各不相同，文件解析成为一大难题。一旦解析不准确，即便使用性能强劲的 Deepseek-R1 大模型（经亲测），也会出现分析错误的情况。因此，在 RAG 过程中，文件解析、Embedding 以及 LLM 是提升准确率的三大关键攻克点...
vllm部署的模型通过OpenAI-API-Compatible模型厂商添加; Dify 和 FastGPT 的选型:其实有一个非常重要的关键点,Dify线上版至今还不支持多LLM并行,而FastGPT 稳定支持。在某些业务场景下,这一点就足以决定选型了。 24年中秋节前升级到 v0.11.0 版本:支持使用Postgres 替代 MySQL 存储 RAGFlow 元数据 ...
RAGFlow 提供从数据摄取到生成回答的全流程自动化支持。它结合了多路召回、融合重排序技术,并支持配置多种大型语言模型(LLM),以生成高质量的回答。 6.动态优化与决策能力 RAGFlow 能根据用户输入的复杂程度和上下文信息动态调整工作流步骤,支持分层决策和信息补充,确保生成结果的准确性和相关性。
在RAGFlow 中,LLM(Large Language Models,大型语言模型)和嵌入模型(Embedding Models)扮演着至关重要的角色,它们共同协作以实现高效的信息检索和生成任务。 LLM是RAGFlow中的核心组件之一,负责理解和生成自然语言。在RAGFlow中,LLM的主要作用包括: 理解用户查询:LLM能够理解用户的自然语言查询,并将其转化为可执行的指令...